人工智能（AI）四大平台是指用于开发和部署AI应用的四个主要框架或工具集。这些平台包括：
1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，用于构建和训练深度学习模型。TensorFlow提供了丰富的API和工具，支持各种类型的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等。它广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。
2. PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，与TensorFlow类似，但具有更简洁的语法和更高的性能。PyTorch提供了丰富的功能和灵活性，适用于各种类型的神经网络架构，并支持GPU加速计算。它广泛应用于深度学习、强化学习等领域。
3. Keras：由Google开发的高级神经网络API，类似于TensorFlow，但更加简洁易用。Keras提供了一种直观的API，使得开发者可以更容易地构建和训练复杂的神经网络模型。它适用于各种类型的神经网络架构，并支持GPU加速计算。
4. Caffe：由Facebook开发的深度学习框架，主要用于图像识别和目标检测任务。Caffe采用了层次化的结构，将数据分为输入层、隐藏层和输出层，并通过反向传播算法进行训练。它适用于大规模并行计算和高性能计算场景。
这四大平台各有特点，适用于不同的应用场景和需求。TensorFlow和Keras在深度学习领域具有广泛的应用，而PyTorch则在强化学习和自然语言处理领域表现出色。Caffe主要用于图像识别和目标检测任务。
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